matlab 盲卷积算法,盲去卷积 图像复原 matlab代码解释

盲卷积是一种通过观察模糊图像来估计模糊核并进行图像复原的技术。下面是一份 MATLAB 盲卷积算法的代码解释：

首先加载模糊图像和原始图像：

blur_img = imread('blur_img.png'); % 加载模糊图像
org_img = imread('org_img.png'); % 加载原始图像

然后，我们需要初始化一些参数，例如迭代次数、正则化参数等：

n_iter = 100; % 迭代次数
lambda = 0.01; % 正则化参数

接下来，我们需要估计模糊核。这里我们使用了一种称为“导向滤波”的技术来估计模糊核：

h = fspecial('gaussian', [15, 15], 2); % 初始化一个高斯核
h = h / sum(h(:)); % 归一化
for i = 1:n_iter
    tmp = imfilter(blur_img, h, 'conv', 'symmetric') - org_img; % 计算残差
    tmp_h = imfilter(tmp, rot90(h, 2), 'conv', 'symmetric'); % 计算模糊核的梯度
    h = h - lambda * tmp_h; % 更新模糊核
    h(h < 0) = 0; % 确保模糊核是非负的
    h = h / sum(h(:)); % 归一化
end

接下来，我们可以使用估计的模糊核来进行盲卷积图像复原：

deblur_img = deconvblind(blur_img, h, n_iter); % 盲卷积图像复原

最后，我们可以将结果保存到文件中：

imwrite(deblur_img, 'deblur_img.png'); % 保存盲卷积图像复原结果

这就是一份简单的 MATLAB 盲卷积算法代码解释。